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    【解析】BI系统的应用组织思路与数据分析模式

    BI商业智能软件一般都会提供若干数据整合、数据查询、分析与评价、数据可视化及数据分享的手段,但是在BI项目的构建与实施过程中,如果不按照一定的应用组织思路、数据分析模式及分析流程使用这些工具或手段,呈现给最终用户的将是独立的工具集和离散的分析内容,BI系统的整体应用效果将大打折扣。同时,最终用户也了解数据分析模式及数据分析流程方面的一些常用理论和方法,以便形成自己的分析内容组织思路,从而有效开展数据决策分析工作。这方面目前已有多种卓有成效的理论及实践体系,本文基于既往经历的典型BI/DW项目实施经验及

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    思迈特CEO吴华夫:大模型加持下的ABI平台,彻底解决指标平台与BI的割裂之痛丨数据猿专访

    在现代商业环境中,企业的业务需求日趋复杂,对数据分析的依赖也越来越深。从实时销售情况到市场趋势分析,从客户行为研究到产品优化调整,每一个环节都离不开数据的支撑。然而,传统的数据分析平台,如指标平台和BI平台,往往分割在不同的系统和团队中,导致数据孤岛的形成,降低了数据分析和应用的效率,影响了企业的决策速度和准确性。在这样的背景下,如何将数据分析的各个环节进行有效的整合,提升数据管理和应用的效率,满足企业对实时、准确的数据分析和决策的需求,成为业界共同关注的问题。

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    干货 | 2021最全的BI系统搭建方法

    企业搭建和使用BI平台的方式,主要结合业务的发展阶段。系统建设必须做到全盘考虑、统筹规划,满足今后扩展多方面功能的需要,为今后建立完善的商业智能系统打下良好基础。另一方面,BI系统的建设是一个不断演化发展的过程,包括完善数据模型、扩充数据主题、增加数据源、丰富业务应用等。必须采取分步实施的方法,初期阶段主要任务是系统基础设施建设,解决迫切的业务问题。然后持续分阶段地对业务问题进行改善,以每一个小阶段的改善成果来促进对实施团队及用户的正向激励,减少项目实施过程中的阻力。 BI系统的实施需要遵循以下原则:   1) 分步实施,循序渐进原则。 建立系统不是一蹴而就的,一次一步的方式有效地降低了风险。    2) 迭代演化的原则。 在使用系统的过程中,不可避免地会出现新需求的增加,尤其需求变化快速,和当前有很大的差异,系统的实施实际上是建立一个良性循环的迭代过程,成功的标志在于建立一个良性的迭代过程,并且持续地使用。   3) 用户参与的原则。 系统成功的关键因素在于设计者和业务分析人员之间的反馈循环,系统载入数据后需要用户积极地使用和观察,然后反馈意见给设计人员进行系统的修正完善。业务用户人员发现问题或新的需求应及时反馈给设计人员,形成良性的循环。    4) 多种分析手段共存原则。 应能根据需要进行主题内部要素的扩充及主题的新增。    5) 开放性、可扩展性和标准化的原则。 系统的软硬件产品接口遵循业界的开放性标准,满足相应的技术规范要求,系统各模块之间接口实现标准化。     6) 安全性和可靠性的原则。 系统中保存了大量企业的商业秘密,系统必须提供强有力的手段保证数据的安全性,防止非法使用数据,同时也必须提供一套恢复机制,保证数据的完整可靠。 搭建BI系统的方法论 明确以上的原则之后,可以开始着手搭建BI建设方法,需要涉及以下方面的内容: 1)需求调研: BI的设计者需要对企业的结构和企业内部发生的需求和管理有清楚的了解,包括企业的组织架构、业务流程、业务痛点、BI应用场景等; 2)方法设计: 梳理出企业应该如何正确地管理这些业务活动和管理活动的方法; 3)规划落地: 把这些管理方法转化为BI的分析主题,并进一步细化落地,确定分析的数据来源、展现形式,与哪些系统做集成等; 4)优化应用: 从传统的以BI系统自助分析的方法转向用更多的扩展图形或主题来丰富BI分析的页面,使得使用更简单、UI更美观等;

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    Teradata面向大中华区推出Think Big业务,融合开源提供大数据咨询服务

    近日,大数据分析服务供应商Teradata天睿公司举行媒体沟通会宣布,旗下Think Big公司正式进军大中华区市场,面向客户提供开源数据分析的咨询服务,融合优秀的数据仓库方案,帮助各种规模的企业建立和发展适合的技术架构,快速有效地进行多元化大数据分析。 在大数据生态系统建设中,想要整合不同技术架构的优势,就必须要有更好的工具来管理、访问和利用这些平台,尤其是需要具备实际经验的团队指导Hadoop等复杂开源系统的延伸部署。而随着客户应用或开始尝试诸多不同的技术架构或版本,面临着很多技术与路线图规划等实际问题

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    领券